Desempenho dos dados de material particulado
fino sobre a
qualidade do ar em estudo
epidemiológico no Rio de
Janeiro
Marina Peçanha - Estudante de Estatística, UFF
Resumo
Objetivo: Replicar artigo¹ feito pela professora Ludmilla, no qual tinha como objetivo avaliar o desempenho das concentrações de material particulado com diâmetro inferior a 2,5 μm (PM2,5) derivadas de satélite em comparação com medições de estações de monitoramento no município de Salvador. Nesse estudo, será feita a mesma comparação entre dois satélites, do CAMS² e do VonDonkelar³.
Métodos: O relatório trata-se de um estudo de séries temporais mensal do ano de 2023. Foi utilizado o teste t pareado para avaliar as diferenças entre os satélites e o método Bland-Altman, para investigar a relação dos erros com o valor verdadeiro do PM2.5, apresentando, também, os limites de concordância.
Resultados: Os resultados sugerem que os dados dos satélites utilizados possuem médias significativamente iguais, quando comparados tanto mensal quanto por município.
Conclusão: O estudo destaca a importância de validar dados de PM2,5 modelados por satélites para avaliar e compreender os impactos na saúde. O desenvolvimento de modelos que utilizam sensoriamento remoto para estimar PM2,5 permite a quantificação dos riscos à saúde decorrentes da exposição.
Introdução
A poluição do ar é uma ameaça ambiental com múltiplos impactos para a saúde humana. A Organização Mundial da Saúde (OMS) chama a atenção para a carga de doença associada à poluição atmosférica. Milhões de mortes prematuras por acidente vascular cerebral, doenças cardíacas, câncer de pulmão e doenças respiratórias crônicas e agudas, incluindo asma, poderiam ser evitadas ao se reduzirem os níveis de poluição do ar. Populações vulneráveis, incluindo as crianças, idosos, gestantes e pessoas com doenças crônicas, estão em maior risco. Será, então, feita uma análise a fim de investigar esse problema no estado do Rio de Janeiro.
Métodos
Desenho e Área de Estudo: Estudo ecológico de séries temporais mensais, no período de 2023. A pesquisa foi realizada no estado do Rio de Janeiro, o segundo estado mais populoso do país, com população de aproximadamente 6,211 milhões de acordo com o Censo de 2022.
Base de dados: Foram utilizadas duas bases de dados para realizar as ánalises, uma com dados observados diariamente do satélite de VonDonkelar³, e a outra com dados mensais do satélite do CAMS².
Análise de Dados:
Medidas de
concordância
A concordância entre os dados diários de PM2,5 modelados do CAMS² e os
dados do DON³ foram investigadas por meio do teste t para amostras
pareadas, o qual apresentou que os satélites não diferem tanto assim. O
método Bland-Altman consiste no gráfico de dispersão entre as
diferenças e as médias:
Diferença = \(PM2.5_{don} –
PM2.5_{cams}\) e Média= \(\frac{PM2.5_{don} + PM2.5_{cams}}{2}\).
Nesse método, as médias são usadas como estimativas do valor
verdadeiro do PM2,5 e, portanto, é possível investigar a relação dos
erros com o valor verdadeiro de PM2,5. O método também apresenta os
limites de concordância calculado por meio da média das diferenças
(viés) e seu desvio padrão (sd), como viés±1,96sd.
Análise Estatística
Para avaliar a performance dos dados do CAMS² e do VonDonkelar³ em
estudos epidemiológicos no RJ, foi proposto um estudo ecológico de
séries temporais mensais no ano de 2023.
Resultados
Foram realizados dois testes T pareados, um para os dados mensais do
estado do RJ e outro para os dados por municípios do RJ.
No primeiro, comparando as médias mensais do Rio, com 95% de
confiança, não tiveram evidências
suficientes para rejeitar \(H_{0}\), já que o
p-valor deu 0.7 > 0.05. Além disso, a média das diferenças
foi muito pequena (quase zero) e o intervalo de confiança inclui zero,
indicando mais uma vez que a diferença não é estatísticamente
significativa.
Já no segundo teste, comparando as médias municipais com 95% de
cofiança, o p-valor também foi maior que 0.05 (0.1845 >
0.05), logo não há evidências para
rejeitar \(H_{0}\). A
média das diferenças foi quase de 0 (muito pequena) e o intervalo de
confiança contém zero, indicando mais uma vez que a diferença não é
estatísticamente significativa.
# teste t mensal (1)
t.test(rj_mensal$DON, rj_mensal$CAMS, paired = TRUE)##
## Paired t-test
##
## data: rj_mensal$DON and rj_mensal$CAMS
## t = 0.35381, df = 11, p-value = 0.7302
## alternative hypothesis: true mean difference is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -1.289234 1.783123
## sample estimates:
## mean difference
## 0.2469446# teste t municipios (2)
t.test(rj_total$Media_PM25, rj_total$pm2.5_cams, paired = TRUE)##
## Paired t-test
##
## data: rj_total$Media_PM25 and rj_total$pm2.5_cams
## t = 1.328, df = 1103, p-value = 0.1845
## alternative hypothesis: true mean difference is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.1179291 0.6118182
## sample estimates:
## mean difference
## 0.2469446
Durante o período do estudo, a concentração média de PM2,5μg/m³, medida pelos satélites do CAMS², foi de 13.44μg/m³, enquanto os dados de PM2,5 do satélite do DON³, em média, de 13.67μg/m³. As médias mensais de PM2,5μg/m³, apresentadas abaixo, ultrapassaram a recomendação da OMS para a média anual de qualidade do ar de 5μg/m³.
Os gráficos abaixo mostram a comparação das séries temporais mensais
entre os dados do DON e as concentrações médias dos dados do CAMS com os
municípios do RJ, com diferença média estatisticamente significativa de
0.25μg/m³, como mostrado no gráfico de Bland-Altman, no
qual também foi calculado o intervalo do coeficiente de correlação
interclasse (ICC): [0.233;0.342], significa que há uma
concordância razoável entre os erros e o valor (PM2.5)
verdadeiro.
Ao fazer a mesma análise apenas para os meses do estado
do RJ, obteve uma diferença média estatisticamente significativa de
0.25μg/m³, como mostrado no gráfico de Bland-Altman.
Neste, também foi calculado o intervalo do coeficiente de correlação
interclasse (ICC): [0;0.342], significa que há uma concordância
pobre entre os erros e o valor (PM2.5) verdadeiro.
Analisando a série com as médias mensais do estado do RJ e os boxplots
com médias mensais dos municípios, é notável um aumento entre os meses
de Maio-Agosto no PM2.5μg/m³ do CAMS, mas durante o resto do ano o que
prevalece é o satélite do DON.
E por fim, os mapas comparando os PM2.5 do CAMS e do DON, durante o ano de 2023 no estado do RJ.
Mapa dos PM2.5 do estado do RJ
